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研究团队与发表信息
本研究的主要作者包括Zheli Wang、Ting An、Wenchao Wang、Shuxiang Fan、Liping Chen和Xi Tian。他们分别来自中国农业大学信息与电气工程学院和北京市农林科学院智能装备研究中心。该研究于2023年3月31日在线发表在《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊上，文章编号为122679。
学术背景
本研究属于食品安全与光谱分析领域，旨在解决玉米中黄曲霉毒素B1（Aflatoxin B1, AFB1）的快速、无损检测问题。AFB1是一种广泛存在于自然界中的高毒性真菌代谢产物，对人类和动物健康构成严重威胁，尤其是在玉米等农作物中。传统的AFB1检测方法（如高效液相色谱法HPLC）存在耗时长、成本高、滞后性等问题。因此，开发一种高效、快速、无损的检测技术具有重要的实际意义。本研究基于荧光高光谱成像（Fluorescence Hyperspectral Imaging, HSI）技术，结合机器学习算法，提出了一种新的AFB1检测方法，并开发了针对不平衡数据的下采样堆叠算法（Under Sampling Stacking, USS）。
研究流程
1. 样本制备
研究采用“郑单958”玉米品种，通过人工接种黄曲霉菌（Aspergillus flavus）模拟自然霉变过程。样本的含水量调整至20%，以促进霉菌生长。样本分为193组感染组和8组对照组，每组包含40粒玉米籽粒。样本在恒温恒湿培养箱中培养，每隔24小时随机选取30组进行高光谱图像采集和AFB1含量测定。
高光谱图像采集与预处理
使用波长范围为327-1097 nm的荧光高光谱成像系统采集玉米籽粒的胚芽和胚乳侧图像。图像经过校正后，提取380-814 nm范围内的光谱数据，并采用标准正态变量变换（Standard Normal Variate, SNV）进行预处理。
毒素含量测定
每组样本研磨后，使用HPLC方法测定AFB1含量。由于AFB1含量范围较广（0-7479 μg/kg），研究采用对数函数将原始数据映射到更小的范围，以便建立回归模型。
机器学习模型构建与评估
模型性能评估
使用准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、预测相关系数（Correlation Coefficient of Prediction, Rp）和预测均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP）等指标评估模型性能。
主要结果
1. 光谱分析
研究发现，AFB1污染玉米籽粒的荧光光谱在480 nm和720 nm附近出现峰值，而在770 nm附近出现谷值。不同污染水平的光谱强度存在显著差异，高污染样本在720 nm处的荧光强度更高。
分类模型性能
USS算法在胚乳侧光谱上表现最佳，对于20 μg/kg和50 μg/kg的阈值，分类准确率均达到0.98。相比传统的Adaboost算法，USS算法显著提高了分类性能，并有效减少了过拟合问题。
回归模型性能
Boosting算法显著提高了基学习器的预测能力。结合Boosting和Stacking的模型在胚乳侧光谱上表现最优，预测相关系数Rp为0.86，预测均方根误差RMSEP为1.27。
结论与意义
本研究证明了荧光高光谱成像技术在玉米AFB1检测中的潜力。USS算法有效解决了不平衡数据对模型性能的影响，而Boosting和Stacking的结合显著提高了回归模型的预测能力。研究结果为开发新的AFB1检测和估算技术提供了理论依据，对玉米产业的食品安全管理具有重要的应用价值。
研究亮点
1. 开发了针对不平衡数据的USS算法，显著提高了分类模型的性能。
2. 结合Boosting和Stacking算法，构建了高效的AFB1含量预测模型。
3. 采用人工接种黄曲霉菌的方法，使样本更接近自然霉变情况，提高了模型的实用性。
4. 通过荧光高光谱成像技术，实现了AFB1的快速、无损检测。
其他有价值的内容
研究还探讨了不同光谱类型（胚芽侧、胚乳侧和双侧面）对模型性能的影响，发现胚乳侧光谱在分类和回归任务中均表现最佳。此外，研究通过ANOVA方法提取了特征波长，简化了模型并提高了运算速度。
以上是对该研究的全面介绍，涵盖了研究背景、流程、结果、结论及其科学和应用价值。